Data Lake Vs Data Warehousing: Differenze chiave che dovresti conoscere

I dati sono diventati una parte cruciale di ogni azienda. I dati hanno diversi ingredienti associati per acquisire il massimo valore, come la raccolta di ampi volumi di dati, l'elaborazione, l'analisi e l'archiviazione. Poiché un'organizzazione richiede molti dati, archiviarli correttamente è un compito significativo. Il data lake e il data warehouse sono due modelli di archiviazione dei dati ben noti che si sono dimostrati utili per le organizzazioni che utilizzano queste metodologie.

Entrambi i modelli di archiviazione dei dati vengono utilizzati principalmente per l'archiviazione di Big Data. A volte un'organizzazione utilizza il data lake e il data warehousing contemporaneamente come e quando richiesto. Tuttavia, le due tecniche sono molto diverse tra loro e sono state sviluppate con scopi diversi. Un data lake e un data warehouse differiscono per struttura e capacità di archiviazione dei dati.

Approfondiamo la comprensione di questi due modelli di archiviazione dei dati e le principali differenze tra data lake e data warehouse .

Che cos'è un data warehouse?

Un data warehouse è un tipo di sistema di gestione dei dati che possiede le capacità per supportare il perseguimento della Business Intelligence (BI), principalmente l'analisi dei dati. I data warehouse contengono molti dati storici e intendono eseguire query per eseguire il processo di analisi dei dati. Il data warehouse come modello di archiviazione dovrebbe raggiungere un tasso di crescita del 22,56% entro il 2026. Si tratta di tre volte la dimensione del mercato nel 2021, ovvero 4,7 miliardi di dollari.

La tecnica di data warehousing è utilizzata principalmente da organizzazioni di medie e grandi dimensioni. È una tecnica conveniente per condividere dati significativi tra vari reparti di un'organizzazione tramite database. I data warehouse attirano regolarmente dati e generalmente provengono da più luoghi.

Un data warehouse è un ottimo modo per canalizzare e consolidare grandi quantità di dati. Memorizza principalmente informazioni su clienti, prodotti, servizi, ordini, inventario, ecc.

Che cos'è il data lake?

Un data lake è un repository di archiviazione centrale che archivia i big data in un formato non elaborato. Il data lake possiede la capacità di archiviare dati non strutturati, semi-strutturati e strutturati e questa disposizione offre agli utenti la flessibilità del tipo di archiviazione. Un data lake è un vantaggio per le organizzazioni poiché si prevede che le dimensioni del mercato globale dei data lake raggiungeranno un tasso di crescita del 20,6% entro il 2027, il che implica la sua rapida implementazione sul mercato.

Data Lake utilizza metadati e identificatori durante l'archiviazione dei dati, dove i tag dei metadati consentono a un data lake di recuperare rapidamente i dati. Un cluster scrive principalmente la configurazione dei data lake dell'hardware con maggiore scalabilità. Quindi il sistema data lake scarica i dati in uno spazio di archiviazione nel caso in cui sia richiesto in seguito.

Tuttavia, un data lake non analizza o elabora i dati immediatamente. È un metodo di archiviazione rapido generalmente utilizzato dai data scientist.

Differenza tra data warehouse e data lake

Data warehouse vs data lake è una parola d'ordine nel settore IT di oggi. Queste sono le due modalità più popolari di archiviazione ed elaborazione dei big data, ma entrambe presentano alcune distinzioni. La differenza tra data lake e data warehouse può essere espressa come segue:

Strumenti del data lake

Ecco l'elenco degli strumenti di data lake più utilizzati:

Archiviazione Azure Data Lake

Questo strumento di data lake comunemente utilizzato aiuta a creare uno spazio di archiviazione dei dati singolo e unificato. Lo strumento Azure Data Lake è vantaggioso poiché fornisce un'autenticazione precisa dei dati insieme a strutture avanzate e sicure. I dati possono essere trasferiti a database specifici per inviare le informazioni solo a dipartimenti o individui previsti. Questo strumento è il migliore per una quantità enorme di query.

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Formazione del lago AWS

Con l'aiuto dello strumento, è molto semplice configurare un data lake. I servizi di machine learning basati su AWS offrono funzioni di analisi coerenti. Può facilmente identificare la cronologia degli accessi ai dati con l'assistenza di un database che aiuta a cercare facilmente tutto.

Qubole

Qubole è uno strumento di data lake in formato aperto che è ampiamente accessibile e ha standard aperti. Il vantaggio principale di questo strumento è che offre servizi e attività di analisi ad hoc. Svolge la funzione di amalgamare pipeline di dati che è importante per ottenere approfondimenti in tempo reale.

Infor Data Lake

Questo strumento ha la capacità di attrarre e raccogliere dati da numerose fonti ed elaborarli immediatamente per recuperare informazioni preziose e significative. Questo sistema di archiviazione dei dati non consente l'inzuppamento dei dati ed è il vantaggio più importante offerto da questo strumento.

Lago dati intelligente

Questo strumento Data Lake è basato su Hadoop. Garantisce che gli usi non debbano essere molto tecnici in quanto non richiede una grande quantità di codifica per recuperare i risultati. Esegue query su dati su larga scala e aiuta i consumatori a ottenere il massimo valore.

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Strumenti di data warehouse

Gli strumenti di data warehouse più apprezzati sono elencati come segue:

Spostamento rosso Amazon

È un ottimo strumento di data warehousing basato su cloud che offre una rapida analisi dei dati. Non richiede alcun sovraccarico operativo aggiuntivo e può eseguire più query simultanee.

Microsoft Azure

È uno strumento di data warehouse basato su nodi che offre la possibilità di elaborare grandi quantità di dati contemporaneamente. Aiuta a ottenere e analizzare le informazioni aziendali in modo più rapido e accurato.

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Google BigQuery

Questo famoso strumento di data warehousing si integra bene con TensorFlow e Cloud ML, che gli consente di creare potenti modelli basati sull'intelligenza artificiale.

Fiocco di neve

Questo strumento offre la funzione di eseguire analisi dei dati da varie fonti strutturate e non strutturate. Questo strumento ha un'architettura precisa che offre funzioni di elaborazione e archiviazione separate. Ecco perché le risorse della CPU possono essere regolate in base alle attività degli utenti.

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Micro Fuoco Verticale

È uno strumento di data warehousing basato su SQL compatibile con piattaforme cloud come AWS, Azure ecc. È specificamente progettato con una capacità di analisi integrata per funzioni di serie temporali, attività di machine learning e così via.

Amazon DynamoDB

Questo strumento è noto per avere un formato che consente il ridimensionamento rapido dei dati. Può scalare la capacità del suo processo di query a 10 o 20 trilioni di richieste su base giornaliera su petabyte di dati.

Quale è giusto per te?

Il modello di data warehouse riguarda in genere il potenziale di acquisizione di dati utili da RDBMS. Riguarda la funzionalità delle prestazioni e le applicazioni di BI. Considerando che, il modello del data lake è meno restrittivo e offre la libertà di lavorare sulla base di uno schema.

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